AI發(fā)展速度之快,在人類歷史上可能沒有其他產業(yè)能與之相比。不過,AI背后快速增長的能耗同樣引發(fā)全球關注。平衡AI技術發(fā)展與環(huán)境資源的可持續(xù)性或是未來幾年的重要議題之一。
AI帶來能耗快速增長,已給科技巨頭的碳中和進程帶來挑戰(zhàn)。谷歌2023年碳排放量比五年前飆升48%,正是因為AI戰(zhàn)略帶來數(shù)據(jù)中心能耗增加。百度在2023年ESG報告中提到,公司將把大模型帶來的影響納入氣候變化風險識別清單。
百度、阿里巴巴、騰訊均宣布在2030年實現(xiàn)自身運營層面碳中和目標。阿里巴巴還表示,云計算業(yè)務要率先實現(xiàn)范圍3的碳中和。面對AI這只“電老虎”,大廠們有怎樣的“馴服”之策?AI的正負面環(huán)境效應又該如何衡量?
AI令大廠減碳難
2024年以來,大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在陸續(xù)公布的碳減排目標進展中,不約而同談到AI的影響。
7月初,谷歌的環(huán)境報告顯示,2023年該公司溫室氣體排放量(范圍1+范圍2+范圍3)為1430萬噸二氧化碳當量,同比增長13%,相比2019年大幅增長48%,排放量上升主要由于“數(shù)據(jù)中心能耗增加和供應鏈排放增加”。今年5月,微軟公司高管對外表示,其減排目標受到人工智能戰(zhàn)略影響。自2020年以來,微軟碳排放量增加了近三分之一。
國內大廠同樣面臨挑戰(zhàn)。百度、阿里巴巴、騰訊都是我國AI大模型領域重要參與者,他們均提出2030年實現(xiàn)自身運營碳中和目標。
“AI發(fā)展是爆發(fā)式的。算力將繼續(xù)增長,對電力的需求也持續(xù)增加!卑⒗镌迫驍(shù)據(jù)中心總經理王朝陽在7月下旬阿里巴巴ESG溝通會上說。半導體產業(yè)分析機構SemiAnalysis預測,到2030年人工智能將推動數(shù)據(jù)中心消耗全球4.5%的能源。
“在清潔能源還不能作為主要能源實現(xiàn)供給時,大規(guī)模部署AI一定會增加企業(yè)短期內的碳排放,這也是第一批嘗鮮AI技術的企業(yè)所需要付出的成本!鼻迦A大學工學博士、教授級高工、新型電力系統(tǒng)技術創(chuàng)新聯(lián)盟專家委員周文聞說。
百度已關注到大模型訓練帶來的環(huán)境負面效應,其在2023年ESG報告中提到,公司將把大模型帶來的影響納入氣候變化風險識別清單。
電力使用效率(PUE)是衡量數(shù)據(jù)中心使用能源效率的指標,其數(shù)值越接近1,意味著能源基本都用于核心IT設備,效率越高。
2023年百度數(shù)據(jù)中心PUE平均值1.19,而2022年這一數(shù)字是1.16、2020年則為1.14。百度坦言,PUE變化的主要因素是:全球氣候變暖,極熱天氣頻發(fā),服務器冷卻用電需求增加;大模型訓練使得用電量增加等。百度2023年排放總量(范圍1+范圍2+范圍3)為237.56萬噸二氧化碳當量,同比增長11.96%,其中范圍2涉及外購電力、范圍3涉及租賃數(shù)據(jù)中心電力等,分別同比增長12.63%、11.76%。
阿里巴巴2024財年因外購電力和熱力產生的(范圍2)溫室氣體排放量為373.2萬噸,同比減少0.6%,這部分排放來自外購電力和熱力,主要用于云計算數(shù)據(jù)中心;價值鏈上下游間接(范圍3)溫室氣體排放量為786.57萬噸,同比增長2.44%,主要來自租賃數(shù)據(jù)中心的外購電力等。
阿里巴巴的減排目標是,不晚于2030年實現(xiàn)自身運營(范圍1、2)碳中和,不晚于2030年協(xié)同價值鏈實現(xiàn)碳強度比2020年降低50%。阿里巴巴表示,云計算業(yè)務在2030年實現(xiàn)范圍1和范圍2碳中和的基礎上,率先實現(xiàn)范圍3的碳中和。
騰訊的減排目標則包括,在2030年實現(xiàn)自身運營及供應鏈的碳中和。絕對排放量以2021年為基準年,2030年范圍1和范圍2絕對排放量減少70%、范圍3絕對排放量減少30%。此外,騰訊還表示,2030年目標是實現(xiàn)100%綠色電力使用,自建數(shù)據(jù)中心的平均PUE不超過1.35。
從實際數(shù)據(jù)看,騰訊2023年范圍1排放量27.54萬噸,同比增長60%,騰訊表示,這一大幅增長是受滅火器充裝周期影響;范圍2排放量256.13萬噸,同比減少3.35%;范圍3排放量295.71萬噸,同比增長1.36%。
為追趕碳中和目標,互聯(lián)網(wǎng)大廠都大規(guī)模采購綠電,抵消碳排放影響。今年6月中國電力企業(yè)聯(lián)合會等發(fā)布“2023年中國綠色電力(綠證)消費TOP100企業(yè)名錄”顯示,2023年全國綠色電力(綠證)消費同比增長281.4%,其中阿里巴巴綠電消費量排名第7,騰訊排名第21。
“綠色算力”存挑戰(zhàn)
AI到底有多耗電?有研究表示,Open AI訓練大語言模型GPT-4,完成一次訓練需要約三個月,過程中使用大約25000塊英偉達A100 GPU,一次訓練所需電能可以將大約200萬立方米的冰水——大概是1000個奧運會標準游泳池水量——加熱到沸騰。
“AI的盡頭是能源。2030年全球數(shù)據(jù)中心用電量規(guī)模將達到約2.2萬億度電,為2022年的3.6倍!比A泰證券(13.010, -0.27, -2.03%)分析稱。
大廠近兩年用電量增加明顯。百度2023年用電量102.05萬兆瓦時,同比增長13.13%。騰訊2023年用電量511.47萬兆瓦時,同比增長2.35%。阿里巴巴2024財年用電量831.46萬兆瓦時,同比增長16.49%。
如何讓算力更綠色,成為互聯(lián)網(wǎng)大廠未來減碳的關鍵。
7月下旬,國家發(fā)展改革委等部門印發(fā)《數(shù)據(jù)中心綠色低碳發(fā)展專項行動計劃》,推動數(shù)據(jù)中心綠色低碳轉型,提出到2025年底,全國數(shù)據(jù)中心布局更加合理,整體上架率不低于60%,PUE降至1.5以下,可再生能源利用率年均增長10%,平均單位算力能效和碳效顯著提高。
要實現(xiàn)上述目標需面對現(xiàn)實挑戰(zhàn)。
一方面,算力分布存在結構性矛盾,以及算力與能源分布不匹配!拔覈鴶(shù)據(jù)中心整體呈現(xiàn)東多西少,東密西疏的分布,東部地區(qū)相對來說數(shù)字化轉型業(yè)務需求旺盛,以及近年生成式人工智能興起,進一步增加了算力需求!盜SO可持續(xù)金融科技工作組專家、中國環(huán)境科學學會碳達峰碳中和專委會委員陳鈺什告訴記者,“在‘東數(shù)西算’推動下,加上東部一線城市土地和能源成本上升、西部新能源供給便利等條件,中西部數(shù)據(jù)中心比例有所上升,但出于數(shù)據(jù)安全和實時計算的考慮,就近部署、本地化部署等仍是一些企業(yè)的剛需!倍稍偕茉捶植紕t正好相反,這為數(shù)據(jù)中心提升可再生能源使用比例帶來了挑戰(zhàn)。
另一方面,地方上,大數(shù)據(jù)產業(yè)的綠色用電需求還得不到有效落實。從事數(shù)據(jù)中心業(yè)務的合盈數(shù)據(jù)零碳業(yè)務負責人何瑋說:“匹配‘源網(wǎng)荷儲一體化示范項目’的市場化交易機制有待完善,綠電應用模式仍在探索,新能源應用到大數(shù)據(jù)產業(yè)的通道還沒打通;輸配綠電價格高,沒有形成競爭優(yōu)勢。”
數(shù)據(jù)中心的電力消耗主要由四部分組成。何瑋介紹,以PUE為1.25的數(shù)據(jù)中心為例,其IT設備耗能約占67%,制冷系統(tǒng)約占27%,供配電系統(tǒng)約占5%,照明及其它約占1%
“具體耗能情況與數(shù)據(jù)中心設計和運營狀態(tài)有關,有的制冷設備運營得不好,制冷能耗可能達到40%至50%,超過IT設備能耗!标愨暿舱f。因此,能效比更高的制冷技術、數(shù)據(jù)中心部署地的氣候條件,以及將數(shù)據(jù)中心設計優(yōu)化前置,都將影響數(shù)據(jù)中心耗能,進而影響碳排放水平。
據(jù)合盈數(shù)據(jù)統(tǒng)計,2023年我國數(shù)據(jù)中心平均PUE為1.48。其中,東北、華北充分利用自然風冷等資源優(yōu)勢,平均PUE分別為1.40、1.39,遠低于華南、華中的平均PUE(分別為1.53、1.54)。
為推動“綠色算力”,百度加大可再生電力采購比例,自建可再生能源電站等。騰訊采用了類似舉措。截至2023年末,騰訊數(shù)據(jù)中心可再生能源設施總裝機容量達52.2兆瓦,相比2022年增長166.3%。阿里巴巴持續(xù)開展綠電交易、自建分布式光伏,簽訂清潔電力長期購電協(xié)議等,將自建數(shù)據(jù)中心的清潔電力使用比例從2023財年的53.9%提升至2024財年的56%,其2024財年自建數(shù)據(jù)中心的PUE降至1.2,租賃數(shù)據(jù)中心PUE為1.269。此外,阿里巴巴投資和參與建設河北保定、張家口的“源網(wǎng)荷儲”項目,幫助實現(xiàn)電力供給需求和消納的動態(tài)平衡。
當前,可再生電力往往受地域分布以及峰谷波動等制約,這讓很多人將目光轉向核電。阿里云全球數(shù)據(jù)中心總經理王朝陽表示:“核電將成為算力發(fā)展過程中不可回避的話題。通過技術、產品不斷迭代,可以降低小型核反應堆發(fā)電成本。”
有消息顯示,微軟和Helion Energy簽署協(xié)議,后者計劃2028年為微軟提供商業(yè)化可控核聚變電力。OpenAI創(chuàng)始人Sam Ultramanu則投資了核電公司Oklo,有望2027年啟動首座核反應堆。
“核電未來是所有清潔能源中最便宜的一種,如果AI要規(guī);l(fā)展,核電可以使AI行業(yè)做到成本和綠色兼得。”周文聞說。
尋求正負效應平衡
雖然AI耗電,但其對于減碳的作用不應被忽視。前述BAT公司均尋求運用AI技術幫助自身運營過程節(jié)能降碳。
王朝陽介紹,阿里巴巴去年引入AI算法來管理數(shù)據(jù)中心能耗,幫助持續(xù)在線調優(yōu)運行參數(shù)。此外,在全國所有自建數(shù)據(jù)中心保留了余熱回收接口,“方便給居民、工業(yè)廠房供熱,即使冬天去張北,也可以吃到我們恒溫大棚種植的蔬菜!卑⒗锇桶瓦認為,企業(yè)使用公共云服務本就有助于減碳。阿里巴巴ESG報告表示,與用戶使用本地化機房相比,低碳云服務共賦能用戶減排988.4萬噸。
騰訊也應用AI技術智能調節(jié)數(shù)據(jù)中心運行,2023年騰訊新應用該技術的模組減少用電量約5000兆瓦時,避免碳排放2851.5噸。
“AI確實消耗了很多能源。但隨著AI進入每個行業(yè),將來一定有一個拐點,AI所節(jié)省的能源或者減少的碳排放量一定大于它自身帶來的碳排放量,這個拐點會在不久的將來出現(xiàn)!蓖醭栒f。
周文聞認為,AI規(guī);褂脦砩a效率提升,也會為環(huán)境帶來正面效益。波士頓咨詢報告預計,到2030年AI將幫助減少5%-10%的溫室氣體排放,此外AI在多方面會對氣候變化帶來積極作用,比如幫助各行業(yè)進行碳排放數(shù)據(jù)的測算與追蹤,幫助調節(jié)智能電網(wǎng)、提升清潔能源的消納比例,優(yōu)化商品運輸路線等。
“從價值鏈角度看,全社會都應該積極擁抱AI,企業(yè)應多關注、多選擇綠色程度更高的供應商。當前AI帶來能耗和碳排放增加只是階段性的!敝芪穆務f。
陳鈺什認為,AI發(fā)展過程中,大廠不僅要考慮“綠色算力”問題,還應考慮水資源利用效率(WUE)、數(shù)據(jù)中心生態(tài)設計、電子廢棄物回收等可持續(xù)議題,“除了要對數(shù)據(jù)中心做性能評估,也應該做好可持續(xù)性評估!